生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由生成器和判别器两个部分组成。生成器负责从随机噪声中生成数据,而判别器则负责判断这些数据是真实数据还是生成器生成的假数据。这两个部分相互竞争,生成器试图生成越来越逼真的数据以欺骗判别器,而判别器则努力提高自己的识别能力以避免被欺骗。通过这种对抗过程,GAN可以学习到数据的潜在分布,
生成式对抗网络GAN (Generative adversarial networks) 是 Goodfellow 等在 2014 年提出的一种生成式模型(原文arxiv:https://arxiv.org/abs/1406.2661)。GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想,应用到深度学习神经网络上来说,就是通过生成网络G(Generator)和判别网络D(Discriminator)双方的博弈学习,相互提高,最终...
原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。 主要思想 首先我们要明确,使用GAN的目的是为了生成我们需要的东西(图片、语音、文字等),那么我们首先来看一下生成器G。 G 有了神经网络的基础之后,我们不难理解,有一...
尽管GAN在图像修复领域已经取得了很大的成功,但仍有许多值得探索的方向。例如,可以考虑使用更复杂的生成器和判别器结构,如使用条件GAN、自编码器等;或者可以考虑结合其他技术,如超分辨率、去噪等,以进一步提高修复效果。另外,如何将GAN应用于实时图像修复也是一个值得研究的问题。目前GAN的训练和推理过程都需要大量的计算...
(映维网Nweon2022年12月06日)使用非结构化单视图图像的大规模数据集对3D感知生成对抗网络(GAN)进行无监督学习是一个新兴的研究领域。最近,业界证明这种3D GAN能够实现照片真实感和多视图一致的人脸辐射场生成代。 但所述方法尚未证明对身体有效。一个原因是,由于身体的关节铰接与面部相比多样性明显更高,所以学习身体...
10. 简述神经网络的优化算法,如梯度下降、Adam等。 答案 解析 null 本题来源 题目:描述如何使用Python中的PyCryptodome库进行加密和解密。1. 请解释什么是深度学习,并简述其应用场景。2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5...
图像超分Transformer模型综述 | 图像超分辨率 (SR) 旨在从受特定退化过程影响的低分辨率图像中恢复高分辨率图像。这是通过增强细节和视觉质量来实现的。基于 Transformer 的方法的最新进展重塑了图像超分辨率,实现了超越 CNN 和 GAN 等以前深度学习方法的高质量重建。这有效地解决了以前方法的局限性,例如有限的接受域、...
这篇论文主要探索如何利用单一的GAN模型来鉴别其他各种GAN生成的图像。无论各种GAN生成的图像是何种类型,使用何种网络结构,合成的假图都用相通的缺陷。作者首先利用11种GAN模型来构造一个大规模的合成图像鉴别数据库,ForenSynths Datsets。之后仅仅利用单一的ProGAN模型来训练,就能够在ForenSynths上表现出良好的泛化性能...
我们设计了一个经验性的实验去理解网络结构指纹的性质。回顾GAN图像的生成过程,网络的结构(卷积、上采样、归一化等)在特征图的不同区域均采用了相同的操作,因此网络结构留下的痕迹很可能是全局一致的,因此,我们假设结构痕迹具有全局一致性。 为了验证这个假设,我们将生成图像的划分为4×4的16个小块,并从1-16对每...
1.1 网络结构 相对于基础型的GAN网络,CycleGAN增加了一个核心的还原网络,导致相关的训练也跟着发生了相应的变化,因此还原网络是核心。 还原是双向的,不仅仅是真实输入图片-》Fake图片-》真实输入图片的还原。还包括真实的输出图片 -> Fake图片 -》真实的输出图片的还原。